Operasyonel zeka nedir?
Operasyonel zeka (OI), sistem durumunu izlemek ve sorunları önleyici bir şekilde azaltmak için gerçek zamanlı operasyon verilerini toplama ve analiz etme sürecidir. Geleneksel OI esasen BT operasyonlarıyla ilgiliydi: sunucular, ağlar, uygulama dağıtımları, yapılandırmalar ve BT güvenliği ile ilgili veriler ve ölçümler. Nesnelerin İnterneti (IoT) ve akıllı sensörlerin kullanılmaya başlamasıyla birlikte OI artık işlem hatları, makineler ve enerji ekipmanları gibi gerçek dünya operasyonlarının gerçek zamanlı izlenmesini içermektedir. Her iki durumda da OI, operasyonel eğilimleri proaktif olarak keşfetmek, sorunları tahmin etmek ve ön saflardaki çalışanların sorun giderme ve bakım için en iyi kararları vermelerine yardımcı olmak için gerçek zamanlı veri toplama ve analizlerden yararlanır.
Endüstriyel operasyonel zeka nedir?
Endüstriyel operasyonel zeka, enerji santralleri, lojistik ağları ve madencilik gibi fiziksel endüstriyel altyapıyı ve makineleri yöneten kuruluşlarda kullanılan bir terimdir. Bu iş ortamlarında:
- Altyapı daha niştir
- IoT cihazlarının yelpazesi çok daha geniştir
- Uzun ve karmaşık bir tedarik zinciri olabilir
- Makine veri analizi çok daha karmaşıktır
Bu kuruluşlar genellikle operasyonlarının mimarisini, veri yeteneklerini ve iş akışlarını işlemek için güçlü, sektöre özgü bir çözüme veya özel yapılandırılmış bir yazılıma ihtiyaç duyar. Özel çözümler, özel analiz yazılımlarıyla belirli IoT cihaz ağlarını entegre eder. Örneğin bir enerji operasyonu, yel değirmeni performans ölçümlerini yapmak ve yel değirmenlerinin bakımı, kapatılması veya onarılması ile ilgili gerçek zamanlı kararlar almak için sensörler kullanır. Veriler ayrıca beklenen, talebe bağlı yeni altyapının öngörücü planlaması için de kullanılır.
Operasyonel zekanın faydaları nelerdir?
OI, modern işletmeler veya karmaşık, birbirine bağlı sistem mimarilerine sahip küçük işletmeler için oldukça kullanışlı bir çözümdür. Aşağıdakiler OI'nın avantajlarından bazılarıdır.
Gerçek zamanlı operasyon izleme
Sistemlerin durumunu ve operasyonel sağlığını ve iletişimlerini gerçek zamanlı olarak izlemek için modern OI sistemlerini kullanabilirsiniz. Eskiden, sistem ve iletişim durumunu belirlemek için geçmiş veri günlüklerini ve anlık görüntüleri geriye dönük olarak incelemek BT ekiplerinin işiydi. Genellikle veri analizi, raporlama ve işle ilgili karar vermede bekleme süreleri çok uzundu. Günümüzde, güncel görselleştirmeler ve raporlama sağlamak için gerçek zamanlı operasyonel veriler üzerinde çalışan sorgular geliştirebilirsiniz.
Hata tanımlama
OI araçlarıyla, gelişmiş sistem görünürlüğü için operasyonel verilerin düzenli akışını haritalayabilirsiniz. Normal sistem işlemlerinden yaşanan herhangi bir sapmayı tanımlayabilmeniz için verilerin farklı sistem bileşenleri arasında nasıl hareket ettiğine dair büyük resmi gösterir. Daha da önemlisi, OI sisteminde hataları tespit eden ve düzeltme eylemlerini otomatik olarak tetikleyen akıllı iş akışları oluşturabilirsiniz. Uyarıyı ayarladıktan sonra, kök nedenleri belirlemek ve performans darboğazlarını veya hata modellerini düzeltmek için günlüklerde arama yapabilirsiniz.
Stratejik karar verme
OI, optimal olmayan kullanımı, yapılandırmaları ve maliyet verimsizliklerini belirlemek için iş süreçlerinin ve sistemlerinin izlenmesini sağlar. İşletmenizin sistem mimarisinin durumunu değiştirme konusunda bilinçli kararlar verebilirsiniz. Bazı OI çözümleri, gelişmiş öngörüler ve karar verme desteği için operasyonel zincirin tamamında sistem değişikliklerinin etkisini simüle edebilir.
Risk azaltma
İş operasyonlarının mevcut durumuna ilişkin farkındalık ve görselleştirme, genel olarak riskleri otomatik olarak azaltır. OI ile tüm operasyon verilerinin ve kilit performans göstergelerinin entegre bir görünümüne sahip olursunuz. Böylece operasyonların iş hedefleriyle uyumlu olduğundan emin olabilirsiniz. Öngörülemeyen risklerin işletmeler üzerinde ani bir felaket etkisi yaratma fırsatı daha düşüktür.
Operasyonel zeka nasıl çalışır?
OI sistemleri, veri odaklı teknolojiyi iş stratejisiyle birleştirir. Aşağıda sürece dair genel bir bakış sunulmaktadır.
Veri toplama
OI iş akışları veri toplayarak başlar. Bu, günlükler, metrikler ve performans verileri gibi gerçek zamanlı veri akışlarını veya kullanıcı davranışı verilerini içerebilir. Veri kaynaklarına ilişkin örnekler şunları içerir:
- Sunucular, veri tabanları ve ağlar gibi BT altyapısı
- Masaüstü bilgisayarlar ve mobil cihazlar
- Sensörler ve akıllı sayaçlar gibi IoT cihazları
- Güvenlik platformları
- Tıklama akışları
- Uygulamalar
Veri toplama, kullanım ölçümlerinden kullanıcı etkileşiminden makine performansına ve ortam verilerine kadar sistem işlemlerini geniş kapsamlı olarak elde etmeye öncelik verir.
Veri işleme ve analizi
Veriler toplandıktan sonra, sistem çeşitli hesaplama tekniklerini kullanarak bunları işler. Örneğin karmaşık olay işleme, birden çok veri akışındaki olay kalıplarını tanımlar ve analiz eder. Veri işleme ayrıca verileri analize hazırlamak için filtrelemeyi, toplamayı ve dönüştürmeyi de içerir.
Görselleştirme ve raporlama
Öngörüleri erişilebilir hâle getirmek için operasyonel sistemler, panolar ve raporlar gibi görselleştirme özellikleri sağlar. İşlemlerinizdeki eğilimleri, kalıpları ve anormallikleri sezgisel bir biçimde ve genellikle gerçek zamanlı olarak gözlemleyebilirsiniz. OI çözümü ayrıca uyarılar verir ve önceden tanımlanmış belirli kriterler yerine getirildiğinde işlem yapılması gereken görevleri önceliklendirmenize yardımcı olur: Örneğin operasyonel metrikler bir eşiği aştığında. Sistem ayrıca hizmetleri kapatma, operasyonları izole etme veya gerekirse yeni hizmetler ekleme gibi otomatik eylemleri de tetikleyebilir.
Otomatik adaptasyon
Birçok OI sistemi, zaman içinde gelişen makine öğrenimi (ML) algoritmalarını içerir. Uyarılar için kriterleri ve belirli kalıplara veya anormalliklere yanıt olarak atılan adımları sürekli olarak iyileştirerek geçmişteki kararların sonuçlarından öğrenirler. Bu uyarlanabilir özellik, sistemin etkinliğini aşamalı olarak artırmaya yardımcı olur.
Makine öğrenimi hakkında bilgi edinin
Aşağıdaki diyagramda, şirket içi IoT cihazları tarafından veri toplamadan bulutta veri alımına ve işlenmesine ve üretim yöneticisi için bir kullanıcı arabirimine kadar bir fabrikadaki OI örneği gösterilmektedir.
Operasyonel zeka alanındaki başlıca teknolojiler nelerdir?
OI, birçoğu diğer zeka analiz sistemleriyle örtüşen çeşitli teknolojileri kullanır. Aşağıda bununla ilgili geniş kapsamlı bilgi verilmiştir.
Operasyonel zeka yazılımı
OI yazılımı, veri keşfetme ve arama, uyarı verme, panolar, raporlama ve iş süreçlerini izleme ile ilgili bir self servis araç seti sağlar. Çeşitli kullanılabilir veri kaynakları, araçlar, eylemler, iş akışları ve entegrasyonları sunan farklı yazılım çözümleri vardır. İş ihtiyaçlarınıza en uygun çözümü seçmeniz gerekir.
Akış işleme teknolojileri
Operasyonel verilerin önemli bir kısmı akış verileri veya sürekli ve kademeli bir şekilde yüksek hacimde yayılan verilerdir. Akış işleme teknolojileri, sürekli olarak analizlere doğru ilerlerken, akış verilerini yüksek hızda arabelleğe alabilir, işleyebilir, dönüştürebilir ve depolayabilir. Birden fazla gerçek zamanlı veri akışındaki kalıpları ve ilişkileri tanımlayabilen karmaşık olay işleme teknolojilerini içerirler.
Akış verileri hakkında bilgi edinin
Otomasyon ve düzenleme
Otomasyon teknolojileri, veri analizinden elde edilen öngörülere dayalı eylemleri getirmek için OI sistemlerine entegre olur. Düzenleme araçları, kaynakları dağıtarak, yapılandırmaları ayarlayarak veya süreçleri insan müdahalesi olmadan tetikleyerek olaylara yanıt vermek için gereklidir.
Analiz teknolojileri
OI sistemleri, öngörülerin ve eylemlerin bir kuruluşun operasyonel bağlamında sunulmasını sağlamak için mevcut iş analizleri ile entegre olur. Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi algoritmaları, eğilimleri tahmin etmek, eylemleri belirlemek ve karar vermeyi otomatikleştirmek için kullanılır. Veri görselleştirme araçları, karmaşık veri kümelerini herkesin anlayabileceği grafik temsillerine dönüştüren dinamik panolar ve raporlama yeteneklerini sağlar.
Operasyonel zeka ve iş zekası arasındaki fark nedir?
İş zekası (BI), daha iyi iş sonuçlarını destekleyen analizleri ifade eder. Veri analizleri bir alan olarak ilk ortaya çıktığında, gelecekle ilgili karar vermeyi desteklemek için geçmiş iş verilerine odaklandı. Veri analizleri, çeşitli etki alanlarında gerçek zamanlı veri analizini içerecek şekilde büyüdü. Operasyonlarla ilgili karar vermeyi desteklemesine operasyonel zeka adı verilir.
OI'nın proaktif izleme ve çalışma zamanı operasyonel sorunlarını düzeltmek için acil adımlar atmayı içermesi önemli bir farktır. BI odağı daha uzun vadeli ve geriye dönüktür ve uyarı ve sorun giderme yönüne sahip değildir.
Bununla birlikte OI, BI'nın ilerlemesinde çok önemli bir rol oynadığı için OI ve BI ilişkilidir. Genellikle BI ve OI çözümleriniz bir arada çalışır. Kurumsal satışları optimize etmek, daha iyi bir ürün pazarına uyumu sağlamak ve kullanıcı davranışlarını anlamak gibi birçok iş hedefi operasyonel veri analizinden yararlanır. İşletmenizin daha kapsamlı bir görünümünü elde etmek için OI yazılımından veri ve analizi BI araçlarına iletebilirsiniz.
Operasyonel zekanın zorlukları nelerdir?
Öngörü elde etmek için temiz, iyi yapılandırılmış verilere sahip olmak açısından devasa miktarlardaki operasyonel verileri analiz etmedeki zorluk hâlâ mevcuttur. Esas OI çözümünü anlamlı hâle getirebilmeniz için veriler temiz, etiketlenmiş ve düzenli olmalı ve geçmiş veriler doğru şekilde saklanmalıdır. Aşağıda diğer bazı zorluklar verilmiştir.
Dik öğrenme eğrisi
Verileri analiz etmenin önündeki engeller, temel veri tabanları ve komut satırı arabirimleri (CLI) ile çalıştığınız zamandan beri azaldı. Bununla birlikte, verileri işleyip birleştirmek ve aynı zamanda doğru sorguları ve analizleri yapmak bir zorluk olmaya devam ediyor. İstatistiksel analiz ve karmaşık sorguların nasıl geliştirileceğine dair anlayış, tam zamanında yönetim için kritik öneme sahiptir. Ekibinizde gerekli beceri setini oluşturmak zaman alabilir.
Veri ve sistem güvenliği
Veri yönetişimi ve yönetimi, operasyonel iş akışında bir endişe kaynağıdır. OI panoları ve raporlama, işletmenizdeki farklı kullanıcıların işine yarasa da, yetkisiz erişimi önlemek için uygun önlemleri uygulamanız gerekir. Operasyonlarla ilgili meta veriler de gizlidir ve yeterli ölçüde korunmalıdır.
AWS, operasyonel zeka gereksinimlerinizi nasıl destekleyebilir?
Amazon Web Services (AWS), gerçek zamanlı, görev açısından kritik öngörüler için çeşitli OI çözümleri sunar.
AWS Sistem Yöneticisi, çoklu bulut, yerinde ve hibrit AWS hizmet yapılandırmalarını gerçek zamanlı olarak yönetmek ve otomatikleştirmek için devreye alabileceğiniz bir OI mimarisi çözümüdür. AWS'de, şirket içinde ve diğer bulutlarda düzeltme eki uygulama ve kaynak değişiklikleri gibi işlemleri otomatikleştirebilirsiniz. Operasyonel sorunları kullanıcılar etkilenmeden, hızlıca teşhis edip düzeltebilirsiniz.
Amazon CloudWatch, çeşitli AWS hizmetlerinden gerçek zamanlı metrikler ve günlükleri toplar. Böylece siz de operasyonel hizmet verilerini gerçek zamanlı olarak görselleştirebilir ve ilişkilendirebilirsiniz. Önceden belirlenmiş eşiklerde etkinleşecek şekilde ayarlanmış alarmları ve otomatik eylemleri kullanarak IT operasyonel performansını iyileştirebilirsiniz.
AWS IoT, endüstriyel operasyonel sistemleri ve operasyon istihbaratına yardımcı olan verileri dağıtmak, yönetmek, ölçeklendirmek ve analiz etmek için kullanabileceğiniz bir AWS hizmetleri grubudur. Bu hizmetler aşağıdakileri içerir:
- AWS IoT Analiz ile IoT verilerini temizleyebilir ve zenginleştirebilir, analiz ve yapay zeka/makine öğrenimi çıkarımı gerçekleştirebilir ve sensör verilerini sorgulayabilirsiniz.
- AWS IoT Olayları ile IoT sensörleri ve verilerinden gelen olayları algılayabilir ve bunlara yanıt verebilirsiniz. Özel mantık ve veri kurallarını kullanarak, sensörler sayesinde iş operasyonlarının performansını ve kalitesini görselleştirebilirsiniz.
- AWS IoT SiteWise, IoT cihaz altyapısında endüstriyel OI ile ilgili bir çözümdür. AWS IoT SiteWise ile endüstriyel ekipman operasyonlarınızı ek bir yazılım geliştirmeye gerek duymadan yönetebilirsiniz.
Hemen bir hesap oluşturarak AWS'de operasyonel istihbarat ve iş etkinliği izlemeye başlayın.
AWS'de Sonraki Adımlar
